Was ist linguistische künstliche Intelligenz?
Linguistische künstliche Intelligenz (KI) ist ein spezialisierter Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren, wodurch Interaktionen mit Technologie natürlicher und intuitiver werden. Im Mittelpunkt dieses Bereichs stehen große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), z. B. GPT, bei denen es sich um fortschrittliche KI-Systeme handelt, die mit großen Textmengen trainiert werden. Diese Modelle sind für viele linguistische KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung, da sie die Nuancen und Komplexität der menschlichen Sprache wiedergeben.
Linguistische KI verändert die Art und Weise, wie wir Inhalte in verschiedenen Sprachen erstellen, verwalten, übersetzen und interpretieren, wodurch die Zugänglichkeit und Effizienz moderner Technologien erheblich verbessert wird. Die Anwendungen sind vielfältig, darunter die Automatisierung von Aufgaben, die Reaktion auf Sprachbefehle, die Content-Erstellung und die Übersetzung von Text in andere Sprachen. Durch den Einsatz der Funktionen von LLMs verbessert linguistische KI nicht nur die Bedienbarkeit, sondern treibt auch Innovationen in der Art und Weise voran, wie wir weltweit mit Technologie interagieren und sie nutzen.
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Wie hat sich linguistische KI entwickelt?
Eine der frühesten Formen linguistischer KI ist die maschinelle Übersetzung (MT): eine Technologie, die Text oder Sprache automatisch von einer Sprache in eine andere übersetzt. Seit ihrer Einführung in den 1950er Jahren hat sich MT bedeutend verändert – doch hat sie während jedes Entwicklungsschritts unübertroffene Qualität geliefert. In ihrer aktuellen Form – Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) – wird sie in Übersetzungstools eingebettet und von Unternehmen auf der ganzen Welt genutzt.
Eine entscheidender Meilenstein der NMT-Entwicklung war die Einführung des Transformers. Dieser ermöglichte es MT-Systemen, komplexe Wortabhängigkeiten effektiver zu erfassen, was zu fließenden und präziseren Übersetzungen führte. Indem Forscher:innen den Umfang von Transformermodellen laufend vergrößerten und die Anzahl der Ebenen und Parameter sowie die Menge der für das Training verwendeten Daten ebenfalls zunahmen, konnten Modelle Text wie von Menschenhand für eine Vielzahl von Aufgaben verstehen und erzeugen – nicht nur für Übersetzungen. So wurden große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) geboren. Bekannte Beispiele sind GPT von OpenAI (generativer, vorab trainierter Transformer) und LaMDA (Language Model for Dialogue Applications, Sprachmodell für Dialoganwendungen). Dieses kann Aufgaben wie die Textvervollständigung, Fragenbeantwortung und das kreative Schreiben mit hoher Präzision ausführen. LLMs sind mittlerweile die Grundlage für viele hochmoderne KI-Anwendungen, die Branchen transformieren und weit mehr als nur Übersetzungsfunktionen bieten.
Um die LLM-Ausgabe weiter zu verbessern, können Unternehmen generische Modelle entsprechend ihrer Branche und ihrem Anwendungsfall trainieren oder optimieren, um sie effektiver und effizienter zu gestalten. Größere Unternehmen mit den erforderlichen Ressourcen und Fachkenntnissen können LLMs intern trainieren oder optimieren, damit sie die vollständige Kontrolle über den Prozess haben. Andere Unternehmen, die nicht über die erforderliche interne Infrastruktur oder das erforderliche Know-how verfügen, können sich für eine Partnerschaft mit einem KI-Anbieter entscheiden, der KI-Training und Feinabstimmungen von Datenservices bereitstellt, wie z. B. TrainAI von RWS. Diese Anbieter können domänenspezifische oder unternehmenseigene Daten erfassen und annotieren, um das LLM zu trainieren und es mithilfe von Human-in-the-Loop-Techniken (wie Promptentwicklung, Lernen aus menschlichem Feedback (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) und Red Teaming) an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens anzupassen.
Welche wirtschaftlichen Vorteile bietet die linguistische KI?
In den letzten Jahren hat sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) von einer Neuheit zu einer potenziellen Notwendigkeit entwickelt. Linguistische KI ist zu einem integralen Bestandteil zahlreicher Tools und Anwendungen geworden und revolutioniert die Arbeitsweise in allen Bereichen. Vom Gesundheitswesen bis zur Finanzbranche, vom Bildungswesen bis zum Unterhaltungssektor und vom Einzelhandel bis zum Kundenservice sind diese fortschrittlichen Technologien praktisch überall vertreten, um die Kommunikation zu verbessern, Prozesse zu optimieren und personalisierte Erlebnisse zu bieten.
Nehmen wir die Lokalisierungsbranche als Beispiel: Alle in der gesamten Lieferkette können von der Nutzung KI-gestützter Übersetzungstechnologien profitieren, unabhängig von ihrer Rolle – darunter Sprachdienstleister, Übersetzer:innen und ihre Kunden:
- Produktivität steigern – Mit den richtigen KI-Funktionen können Benutzer:innen wertvolle Zeit sparen und so die Markteinführungszeit verkürzen. In der Übersetzung können Aufgaben schneller und effizienter erledigt werden, im Projektmanagement bieten sich Optimierungschancen und im Überprüfungsprozess wird der Fokus effektiv auf die wichtigen Stellen gelenkt.
- Übersetzungskapazität erhöhen – Durch die Nutzung von KI-Funktionen können Benutzer:innen größere Workloads bewältigen, ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit oder Qualität eingehen zu müssen – ein Vorteil, der besonders für globale Unternehmen mit umfangreichen Anforderungen interessant ist. Durch die Verwendung von Tools, die linguistische KI-Funktionen während des gesamten Lokalisierungsprozesses integrieren, wird es einfacher, mehr Inhalte effizient und präzise zu lokalisieren, mehr Kunden anzusprechen und auf positive und langfristige Weise zu binden.
- Übersetzungsqualität verbessern – Linguistische KI übersetzt nicht nur effizient Text, sondern kann auch mit Ihren bewährten linguistischen Ressourcen kombiniert werden, um die Übersetzungsqualität von Anfang an zu verbessern. Sie kann beispielsweise konsistente Terminologie gewährleisten, maschinelle und konventionelle Übersetzungen verbessern und Bereiche identifizieren, die eingehender überprüft werden müssen. Mit Echtzeit-Vorschlägen und kontextabhängigen Anpassungen kann KI Linguist:innen beim Optimieren ihrer Arbeit und schnelleren Abschließen von Übersetzungen unterstützen. Mit linguistischen KI-Technologien können Unternehmen mühelos hochwertige Inhalte bereitstellen, die nahtlos dem Tonfall und Stil ihrer Marke entsprechen.
Was sind linguistische KI-Funktionen in der Übersetzungstechnologie?
Der Aufschwung der künstlichen Intelligenz hat die Übersetzungsbranche schnell und nachhaltig verändert. Beispiele für linguistische KI-Funktionen in der Übersetzungstechnologie sind:
- Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) mit anpassbaren Sprachpaaren: NMT-Systeme, die auf Basis vorhandener Daten aus Translation Memorys und Termbanken trainiert wurden, mit automatischem Post-Editing-Feedback.
- Inhaltsanalyse: Extraktion von Themenklassifizierungen und Schlüsselwörtern, um Projektmanager:innen dabei zu helfen, sich auf das große Ganze anstatt auf das Prozessmanagement zu konzentrieren.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Ergänzung von LLMs durch Inhalte aus Translation Memorys (TM), Termbanken und NMT zur Verbesserung der Übersetzungseffizienz.
- Bedienoberfläche in natürlicher Sprache: Verwendung natürlicher Sprache für die Suche nach und den Zugriff auf Produktdokumentation, die Erstellung von Berichten oder die Analyse von Projekten.
- Automatisierte Speech-to-Text-Funktion: Umwandlung gesprochener Sprache in geschriebenen Text mithilfe von KI-basierter Transkription, was die Übersetzung von Audioinhalten in Übersetzungs-Workflows ermöglicht.
- Automatisiertes Post-Editing: Verbesserung der Qualität übersetzter Inhalte durch KI-gestütztes Post-Editing.
- Automatisierte Qualitätsbewertung: Evaluation und Verbesserung von Übersetzungen anhand automatisierter Qualitätsbeurteilungen.
